package com.example.mysql.学习笔记.高级.数据库的优化之索引.索引的数据结构.其他索引结构;

public class R树 {
}

/**
 * R树  很好的解决了这种高维空间搜索问题
 * R-Tree在MySQL很少使用，仅支持geometry数据类型，
 * 支持该类型的存储引擎只有myisam、bdb、 innodb、ndb、archive几种。
 * 举个R树在现实领域中能够解决的例子:
 *     查找20英里以内所有的餐厅。如果没有R树你会怎么解决?
 *     -般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中,
 *     一个字段记录经度，另一个字段记录纬度。
 *     这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息,然后计算是否满足要求。
 *     如果一个地区有100家餐厅的话，我们就要进行100次位置计算操作了，
 *     如果应用到谷歌、百度地图这种超大数据库中，这种方法便必定不可行了。
 *     R树就很好的解决了这种高维空间搜索问题。它把B树的思想很好的扩展到了多维空间,
 *     采用了B树分割空间的思想，
 *     并在添加、删除操作时采用合并、分解结点的方法，保证树的平衡性。
 *     因此，R树就是一棵用来存储高维数据的平衡树。
 *     相对于B-Tree, R-Tree的优势在于范围查找。
 *
 *
 */
